商业智能的应用范围

1. 商业智能的应用范围

商业智能系统可辅助建立信息中心，如产生各种工作报表和分析报表。用作以下分析：销售分析主要分析各项销售指标，例如毛利、毛利率、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等；而分析维又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察，这些分析维又采用多级钻取，从而获得相当透彻的分析思路；同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据；还可根据各种销售指标产生新的透视表。商品分析 商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据，从而产生以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等，从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。通过D系统对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整，加强所营商品的竞争能力和合理配置。人员分析通过D系统对公司的人员指标进行分析，特别是对销售人员指标（销售指标为主，毛利指标为辅）和采购人员指标（销售额、毛利、供应商更换、购销商品数、代销商品数、资金占用、资金周转等）的分析，以达到考核员工业绩，提高员工积极性，并为人力资源的合理利用提供科学依据。主要分析的主题有，员工的人员构成、销售人员的人均销售额、对于销售的个人销售业绩、各管理架构的人均销售额、毛利贡献、采购人员分管商品的进货多少、购销代销的比例、引进的商品销量如何等等。

2. 商业智能的相关应用

 通过了解各种受众以及相关利益方的独特分析需求，可以发挥商业智能解决方案的全部潜能。企业所需的分析功能应该能够访问几乎所有企业数据源，而不受平台限制；同时可以为所有用户提供便于理解的详细信息视图，而不受用户角色或所在位置的影响。这些解决方案应具有创新的工具，以帮助这些不同的业务用户组轻松地通过台式机或移动设备分析信息。企业需要广泛的分析功能，但不同的分析工具、信息壁垒、多种平台，以及过度依赖于电子表格，让企业难以准确地分析信息。企业使用的分析解决方案必须能够满足所有业务用户的需求，从一线员工到部门主管，一直到高级分析员。这些用户希望能够自己分析数据，而无需等待部门提供所请求的信息，从而做出更出色、更智慧的业务决策。需要说明的是，业务分析并非放之四海而皆准。用户需求可能会有很大的不同。通过了解不同类型的分析需求，并将其与组织中的特定角色相联系，企业可以从中受益。 决策管理是用来优化并自动化业务决策的一种卓有成效的方法。它通过预测分析让组织能够在制定决策以前有所行动，以便预测哪些行动在未来最有可能获得成功。从广义角度来看，主要存在三种组织决策类型，即战略型、业务型和战术型。其中，战略决策通常为组织设定长远方向。其制定者是C级主管人员、副总裁、业务线经理；业务决策通常包括策略或流程的制定。它们专注于在战术级别上执行特定项目或目标，其制定者为业务经理、系统经理和业务分析师；战术决策通常是将策略、流程或规则应用到具体事例的“前线”行动。这些类型的决策适用于自动化，使结果更具一致性和可预测性。其制定者包括消费者服务代表、财务服务代表、分支经理、销售人员，以及网站推荐引擎等自动化系统。决策管理使改进成为可能。它使用决策流程框架和分析来优化并自动化决策、优化成果，并解决特定的业务问题。决策管理通常专注于大批量决策，并使用基于规则和基于分析模型的应用程序实现决策。因此，虽然决策管理相对较新，但是它受到已经证实技术的支撑。了解了组织中的决策类型和可用的决策管理选择后，就可以着手建立决策管理基础架构了。业务经理首先应该在影响他们决策的范围内定义其业务挑战。然后通过为特定业务问题开发的以决策为中心的应用程序，利用决策管理优化目标决策。这些应用程序展现了业务人员熟悉的相关信息，并在影响问题的决策范围内加入了预测分析。

3. 商业智能的行业应用有哪些？

�岣哂没е页隙取� 2、零售业 商业智能在零售业中有如下一些应用： 预测：对需求进行预测，根据预测结果更好地管理库存。 营销：对顾客数据进行分析，从而不仅了解卖掉了什么，同时了解“谁”买了什么，实现由消费者“拉”动的营销。 产品销售模式：某种产品的销售特点，不同产品之间的关联关系，作为进货和商店御局的参考。 3、保险业 商业智能在保险业中有如下一些应用： 理赔分析：根据险种、保单持有人、理赔类型以及其它特征分析理赔趋势，以确定准备金的数量，理焙分析可以帮助识别保险欺诈。 顾客利润率分析：分别按不同的品种、不同的地区、不同的代理人、不同的客户群的服务的成本和所得到的收益进行量化分析，找出利润率差异的原因，以利用开发新品种、对于已有品种进行客户化改进并识别能带来高利润率的顾客。 客户价值分析：顾客利润率不是评价顾客对于保险公司价值的唯一指标，也许一个顾客具备在将来购买高利润率保险产品的潜力，也许会成为很好的高利润率顾客的介绍人，因此要考虑顾客在与保险公司打交道的整个过程中的价值。 客户划分：将有各种共同特征的客户划分为不同的客户群，掌握其需求和产品的使用模式，以分别确定营销方案；分析委托人的利润率，识别机会，改进服务。 风险分析：了解引入新险种和发展新客户的风险。识别高风险客户群和能带来机会的客户群，减少理赔频率。

4. 商业智能的应用前景，是什么呢

　　（1）应用领域的探索和扩张；
　　（2）应用行业将更广泛，制造业、零售业将是商务智能应用的热点；
　　（3）与领域、行业知识的结合；
　　（4）实时商务智能系统的研究和应用；
　　（5）不同领域的理论、技术的融合；
　　（6）商务智能系统可视化、交互性；
　　（7）从单独的商务智能向嵌入式商务智能发展
　　随着大数据环境的发展趋势，商业智能在将来肯定会受企业的大力应用，这方面的实际案例有很多，而且很多企业在使用商业智能FineBI后，效果显著，尤其是给企业的信息化建设，数据整合方面带来不少提升。

5. 智能商业系统应用案例有哪些？

商业智能系统FineBI的应用案例涉及电信，税务，地产，制造业，零售业，电商，汽车
电信行业
部署FineBI商业智能平台，电信公司可以在一个管理驾驶舱中同时查看各种业务分析，竞争分析，营销监控，收益分析来获得决策支持；通过用户行为分析来提高服务质量，同时预警防范欠费和诈骗行为；通过套餐服务分析、成本分析、促销分析进行精准营销，降低成本；通过制作人力成本划小分析，人员绩效考核分析，人力成本投入及回报分析等优化内部人力资源管理。

税务行业
FineBI商业智能平台可以通过对经济和税收综合数据进行科学分析（税收宏观分析、税收收入分析、税收征管分析、出口退税分析、专用发票分析、纳税人分析、纳税人审计分析），研究经济与税收增长的弹性、发展的均衡性等数量关系，揭示税收收入和税收负担等重大指标的长期增长趋势、波动规律、发展速度、地区分布、行业分布、所有制分布和月度时序特征；运用对比分析方法揭示事物之间的关系、强度及均衡性；对税收收入、出口及出口退税等重大税收指标进行精确监控和科学预测；根据纳税人的生产经营情况和纳税情况对其申报的真实性进行量化评测和科学分类。

地产行业
部署FineBI商业智能平台，地产公司可以完成多个地区多个系统的地产信息整合，多维度进行销售分析（销售、回款、应收款、可售库存、推盘、动态成本、杜邦分析、资金计划），及时发现销售过程出现的问题（哪里的楼盘销量低，哪里的楼盘回款率低……），及时调整销售计划和策略；可以通过综合分析一个或多个地区的人口分布，住房条件，交通情况，土地利用率等，从而辅助企业因地制宜，合理开发。

制造行业
部署FineBI商业智能平台，制造企业可以将分散于ERP,CRM,SCM中的大量数据进行整合分析，挖掘出其中的潜在价值：通过销售分析，库存分析促进销售，减少库存积压；通过生产成本分析（多角度成本分析，量本利分析，比重分析，比较分析，利润分析）对库存管理和生产过程的发生费用进行监控，加强成本控制，完成资源的合理配置。

零售行业
FineBI商业智能平台能将有关客户、产品、供应商、采购、营运、商铺绩效、存货及供应链的实时数据整合为有价值的资料。零售商借此能找出顾客需要及预测产品趋势，以作出有利的采购决策，并于最佳时机及最合适的价格及商店推销合适的产品。同时，亦能加强顾客与供应商忠诚的关系，最后达到利益最大化，在瞬息万变的市场上脱颖而出。

电商行业
FineBI商业智能平台集数据仓库、OLAP和数据挖掘技术于一体， 为电子商务公司提供商业客户分类分析，产品关联分析，客户细分分析，促销效果分析，成本收入分析，物流优化分析，客户退货投诉分析，客户行为轨迹分析等有价值的信息以支持决策。商业智能在电子商务中的合理应用将促使电子商务为公司战略和实际利益的实现提供支撑作用， 为经营决策者提供更好的经营管理环境和决策支持，为公司创造更大的价值。

汽车行业
部署FineBI商业智能平台，汽车经销商可以将多个时间建立的，多个独立的业务系统如ERP，CRM，DMS，BOM数据互联互通，建立企业级的全局分析（整车生产，销售，零配件产销等）以支持决策；新建客户管理分析以更好地开拓、跟进、维护客户，带来更大的售后增值利润；进行市场竞争情况分析（如全国汽车批发数据、零售数据、新车成交价、二手车成交价、消费者行为数据等）从而把握当季市场动向行情，及时调整价格及营销策略,开发新产品。

6. 商业智能的应用前景如何

　　（1）应用领域的探索和扩张；
　　（2）应用行业将更广泛，制造业、零售业将是商务智能应用的热点；
　　（3）与领域、行业知识的结合；
　　（4）实时商务智能系统的研究和应用；
　　（5）不同领域的理论、技术的融合；
　　（6）商务智能系统可视化、交互性；
　　（7）从单独的商务智能向嵌入式商务智能发展。
　　随着大数据环境的发展趋势，商业智能在将来肯定会受企业的大力应用，这方面的实际案例有很多，而且很多企业在使用商业智能FineBI后，效果显著，尤其是给企业的信息化建设，数据整合方面带来不少提升。

7. 商务智能分类应用什么场景

您好！很高兴为您解答哦！商务智能分类应用场景的是：电信、银行、保险、医疗、零售、政府等,以及所有建立了数据仓库的用户。但总体上看,我国的商务智能应用仍然处于起步阶段,仅在信息化程度偏高的电信、银行、保险、医疗等有少量应用。【摘要】
商务智能分类应用什么场景【提问】
您好！很高兴为您解答哦！商务智能分类应用场景的是：电信、银行、保险、医疗、零售、政府等,以及所有建立了数据仓库的用户。但总体上看,我国的商务智能应用仍然处于起步阶段,仅在信息化程度偏高的电信、银行、保险、医疗等有少量应用。【回答】
商务智能（BI）已成为继企业资源计划之后企业信息化建设的热点领域，在国内发展迅速。利用商务智能可以为企业整合集成现有的业务数据，在深度挖掘分析的基础上为管理决策者提供决策辅助，提高科学决策水平。【回答】

8. 商业智能解决方案有哪些？

　　比如用于销售模块可以分析销售数据，挖掘市场需求；用于客户分析可以分析用户行为，精准营销；用于财务分析可以分析财务数据，预估风险之类的。
　　具体的比如通过商业智能系统FineBI平台，可以进行销售、回款、应收款、可售库存、推盘、动态成本、杜邦分析、资金计划等各类细分主题的分析，以地图、环比图、漏斗图等特征图表配以钻取联动显示，较好地从数据中观测销售过程出现的问题。
　　财务方面也可以通过FineBI建立绩效指标库和行业或标杆指标库作为财务分析的数据源，在绩效考核模型、投资评估模型、财务风险模型、经营分析模型的基础上分别建立资产主题、盈利主题、资金主题、收入主题、成本费用主题、存货主题等。通过这些分析主题对企业进行进度监控和经营预警，从而达到对企业战略的控制。